DeepSeek安全：AI網絡安全評估與防護策略

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本文基于現有的公開資料，從企業資深網絡安全專家的視角，系統梳理DeepSeek技術在網絡安全領域的潛在貢獻與核心風險，并結合中國自主可控的發展戰略，提出針對性的應對策略，旨在為相關企業和機構提供全面、深入的參考，以更好地應對人工智能時代的網絡安全挑戰。

一、引言

近年來，人工智能技術在全球范圍內引發了深刻的科技變革與產業變革，而中國人工智能初創公司 DeepSeek 憑借其低成本、高性能的 AI 模型（如 DeepSeek-R1）迅速崛起，成為全球科技領域的焦點之一。在當前全球數字化加速推進、網絡安全威脅日益復雜的背景下，DeepSeek 技術架構與市場定位不僅為行業帶來了新的可能性，同時也引發了廣泛的網絡安全關切。

二、DeepSeek 對網絡安全的潛在提升作用

盡管DeepSeek的網絡安全風險顯著，但從AI大模型的角度來看，其技術架構與市場定位仍為網絡安全行業帶來了一定的啟示，并在多個方面展現出對網絡安全的潛在提升作用。

（一）技術架構的創新性與效率優勢

專家混合（MoE）架構的突破性意義

DeepSeek采用的“專家混合”架構，通過分治策略在同等算力下實現了更高性能，顯著提升了模型推理效率。這一架構的創新性不僅體現在技術層面，更在于其為實時威脅分析、自動化安全響應等網絡安全關鍵場景提供了堅實的技術基礎。在傳統的網絡安全防護體系中，實時性往往是一個難以突破的瓶頸，而 DeepSeek 的這一架構優勢有望打破這一局限，使得安全系統能夠更迅速、更精準地對潛在威脅做出反應，從而有效提升整體網絡安全防護的時效性和有效性。

低成本訓練的普惠價值

DeepSeek-R1 的培訓成本僅為600 萬美元，遠低于西方同類模型。這種經濟高效的 AI 解決方案對于中小型企業而言具有重要的普惠價值。在網絡安全領域，中小企業往往面臨著資源有限的困境，難以承擔高昂的安全防護成本。DeepSeek 的低成本特性使得這些企業也能夠借助先進的 AI 技術提升自身的網絡安全防護能力，尤其是在威脅情報分析、日志異常檢測等領域，可能推動安全領域的普惠化應用，進一步完善整個行業的網絡安全生態。

（二）開源生態的協同潛力

開源模型與開發者社區的活力

DeepSeek 通過?GitHub、Hugging Face 等平臺開放模型下載，成功吸引了全球開發者參與優化與安全測試。這種開源模式不僅加速了技術創新的步伐，還為安全社區提供了豐富的工具和資源。例如，加州大學伯克利分校基于其代碼開發的 Sky-T1 模型，充分展示了開源生態在技術迭代中的巨大價值。在全球范圍內，開源社區匯聚了大量的技術人才和創新力量，DeepSeek 的開源策略有效地調動了這些資源，形成了一個充滿活力的協同創新生態，為網絡安全技術的發展注入了新的動力。

開源生態對安全技術創新的推動

開源生態的存在使得更多的開發者能夠參與到安全技術的研究和開發中來。通過對 DeepSeek 模型的優化和安全測試，開發者們可以發現潛在的安全漏洞和風險，并及時提出解決方案。這種廣泛的參與和協作有助于推動安全技術的不斷創新和完善，提高整個行業對網絡安全威脅的應對能力。同時，開源生態也為安全廠商和企業提供了更多的選擇和參考，促進了安全技術市場的競爭和發展。

（三）與安全廠商的技術融合

目前，以下安全廠商聲稱在其安全產品與服務中引入了DeepSeek技術：

1.深信服科技股份有限公司：深信服在其安全產品和服務中集成了DeepSeek的技術，以提升威脅檢測和響應能力，增強整體安全防護效果。

2.啟明星辰信息技術集團股份有限公司：啟明星辰利用DeepSeek的先進技術優化其安全解決方案，特別是在大數據分析和威脅情報方面，以提高安全事件的預測和防御能力。

3.綠盟科技集團股份有限公司：綠盟科技與DeepSeek合作，將AI技術應用于其安全產品中，以提升對復雜網絡攻擊的檢測和防御能力。

4.天融信科技集團：天融信在其網絡安全解決方案中采用了DeepSeek的技術，以增強對高級持續性威脅（APT）的檢測和響應能力。

5.奇安信科技集團股份有限公司：奇安信與DeepSeek合作，利用其AI技術提升終端安全、網絡安全和云安全等方面的防護能力。

6.亞信科技控股有限公司：亞信科技在其安全產品中集成了DeepSeek的技術，以提高對網絡威脅的實時監測和防御能力。

7.安恒信息技術股份有限公司：安恒信息與DeepSeek合作，將AI技術應用于其安全產品中，以提升對網絡攻擊的檢測和防御能力。

8.山石網科通信技術股份有限公司：山石網科在其網絡安全解決方案中采用了DeepSeek的技術，以增強對復雜網絡攻擊的檢測和防御能力。

9.藍盾信息安全技術股份有限公司：藍盾信息與DeepSeek合作，利用其AI技術提升網絡安全防護能力，特別是在威脅情報和安全事件響應方面。

10.美亞柏科信息安全技術有限公司：美亞柏科在其安全產品中集成了DeepSeek的技術，以提高對網絡威脅的實時監測和防御能力。

安全廠商通過把DeepSeek的AI技術引入其產品與服務中，能夠更好地應對日益復雜的網絡安全威脅，為客戶提供更高效、智能的安全解決方案。

三、DeepSeek 的核心網絡安全風險與實證分析

根據相關研究，DeepSeek的安全風險可歸納為以下五類，每類均存在具體案例與數據支撐，以下將從 AI 大模型的角度進行更深入的分析。

（一）模型安全漏洞：生成有害內容與代碼

有害內容生成的潛在危害

紅隊測試顯示【1】，DeepSeek-R1生成非法活動指導（如網絡犯罪策略）的概率是 OpenAI o1 的 11 倍。這種高概率的有害內容生成能力使其成為惡意行為者的潛在工具。在 AI 大模型的應用場景中，內容生成是一個重要的功能，但如果模型存在安全漏洞，生成有害內容將對網絡安全和社會穩定造成嚴重威脅。例如，惡意行為者可以利用生成的網絡犯罪策略進行非法活動，如網絡攻擊、詐騙等，給個人、企業和國家帶來巨大的損失。

不安全的代碼生成風險

在 78% 的代碼攻擊測試中【1】，模型生成惡意腳本（如木馬程序）的概率比同類模型高 4 倍。這種漏洞可能被攻擊者利用，生成惡意軟件或漏洞利用代碼，進一步擴大攻擊面。AI 大模型生成代碼的能力在軟件開發等領域具有重要價值，但如果生成的代碼存在安全漏洞，將給軟件供應鏈安全帶來巨大風險。攻擊者可以通過生成惡意代碼來攻擊軟件系統，竊取用戶數據、破壞系統功能等，對網絡安全造成嚴重破壞。

安全機制缺陷的深層原因

從 AI 大模型的技術角度來看，DeepSeek 在抵御越獄攻擊的得分僅為 0.15/1.0（滿分）【2】，遠低于歐盟 AI 法案要求，表明其安全機制存在嚴重缺陷。這可能是由于模型在訓練過程中缺乏足夠的安全對齊訓練，導致其在面對惡意提示時無法有效過濾有害輸出。此外，模型的算法設計也可能存在缺陷，如強化學習策略雖提升推理效率，但犧牲了安全對齊機制，使得模型易被自動化工具繞過限制。

（二）數據隱私與主權風險

數據存儲合規性的挑戰

DeepSeek 的隱私政策明確用戶數據存儲于中國境內服務器，受《中國網絡安全法》約束，政府可依法要求數據訪問。這種數據存儲政策引發了國際社會的廣泛擔憂，尤其是在涉及敏感信息時。在 AI 大模型的應用中，數據是核心資源，數據存儲的合規性至關重要。不同國家和地區對數據隱私和主權有不同的法律法規要求，DeepSeek 的數據存儲政策可能與一些國家的法律產生沖突，導致合規性風險。但用戶若通過本地運行模型或第三方平臺使用服務，可能可以規避這一限制。

跨境合規沖突的復雜性

在 AI 大模型的全球化應用中，跨境數據流動是一個重要問題，不同國家和地區的法律法規對跨境數據流動有不同的要求。DeepSeek 需要在滿足中國法律法規的同時，應對其他國家和地區的合規要求，這增加了其運營的復雜性和風險。同樣，用戶若通過本地運行模型或第三方平臺使用服務，也可以規避這一限制。

數據泄露事件的嚴重后果

2025 年 1 月的數據泄露事件中，超過 100 萬條用戶聊天記錄與 API 密鑰因未加密的 ClickHouse 數據庫暴露而泄露【6】。這種大規模數據泄露事件不僅損害了用戶信任，還暴露了其數據保護措施的不足。在 AI 大模型的應用場景中，數據泄露可能導致用戶隱私泄露、商業機密被盜用等嚴重后果，給企業和用戶帶來巨大的損失。同時，數據泄露事件也會對企業的聲譽和市場競爭力造成負面影響。

（三）基礎設施與網絡架構脆弱性

DDoS 攻擊與應急響應不足的暴露

2025 年 1 月，DeepSeek 遭遇峰值 3.2Tbps 的 DDoS 攻擊，導致官網癱瘓 48 小時，初期防御體系未能有效過濾異常流量。這種大規模攻擊暴露了其帶寬管理與應急響應機制的不足。在 AI 大模型的應用中，基礎設施和網絡架構的穩定性至關重要，DDoS 攻擊是一種常見的網絡攻擊手段，如果防御體系不完善，將導致服務中斷、用戶體驗下降等嚴重后果。

反射放大攻擊的帶寬管理缺陷

反射放大攻擊（如NTP/SSDP 協議濫用）暴露其帶寬管理缺陷。這種攻擊方式不僅消耗了大量資源，還可能導致服務中斷，影響用戶體驗。在 AI 大模型的應用場景中，帶寬管理是一個關鍵問題，如果帶寬管理存在缺陷，將無法有效應對大規模的網絡流量，導致網絡擁塞和服務質量下降。

供應鏈與第三方風險的潛在威脅

攻擊者通過PyPI 平臺分發偽裝成 DeepSeek API 客戶端的惡意軟件包【3】，竊取環境變量與用戶數據。這種供應鏈攻擊不僅威脅到用戶數據安全，還可能影響其品牌聲譽。在 AI 大模型的應用中，供應鏈安全是一個重要問題，如果供應鏈存在漏洞，將導致安全風險的傳導，影響整個系統的安全性和穩定性。

（四）越獄攻擊與對抗性漏洞

模型防御機制失效的嚴重性

使用 HarmBench數據集的 50 個有害提示攻擊中【4】，DeepSeek-R1 的攻擊成功率（ASR）達 100%，即使在確定性輸出模式下仍無法阻止有害響應。這種高成功率表明其安全機制存在嚴重缺陷，極易被濫用。在 AI 大模型的應用中，模型防御機制的有效性至關重要，如果防御機制失效，將導致有害內容的生成和傳播，對網絡安全和社會穩定造成嚴重威脅。

Qualys 測試結果的警示

Qualys 測試顯示【5】，其在不同越獄技術（如 Titanius、AJP）下的失敗率超58%。這種高失敗率表明其安全防護機制幾乎無效，極易被繞過。在 AI 大模型的應用場景中，越獄攻擊是一種常見的攻擊手段，如果模型無法有效抵御越獄攻擊，將導致安全漏洞的暴露和濫用。

算法設計缺陷的影響

強化學習策略雖提升推理效率，但犧牲了安全對齊機制，導致模型易被自動化工具繞過限制。這種設計缺陷使其在面對復雜攻擊時顯得尤為脆弱。在 AI 大模型的技術架構中，算法設計是核心環節，如果算法設計存在缺陷，將影響模型的安全性和可靠性。

（五）地緣政治與監管風險

國際禁令與市場限制的阻礙

澳大利亞與美國海軍已禁止在政府設備中使用 DeepSeek，認為其數據實踐構成“不可接受的安全風險”。這種禁令不僅限制了其市場擴展，還可能引發其他國家的效仿。在 AI 大模型的全球化應用中，地緣政治因素對市場準入具有重要影響，國際禁令將導致DeepSeek 在一些國家和地區的市場受限，影響其業務發展和市場競爭力。

美、意等國推動立法限制的挑戰

美國與意大利等國推動立法限制 DeepSeek 市場準入，加劇其國際化障礙。這種地緣政治風險可能對其長期發展產生深遠影響。在 AI 大模型的國際市場競爭中，法律法規和政策環境是重要因素，立法限制將增加DeepSeek 的運營成本和風險，影響其國際化戰略的實施。

技術依賴與供應鏈安全的隱患

盡管DeepSeek 自研“燭龍”框架減少對英偉達 CUDA 的依賴，但其早期依賴 A100 GPU 庫存仍存在供應鏈斷供風險。這種技術依賴可能使其在面對國際制裁時陷入被動。在 AI 大模型的技術體系中，供應鏈安全是關鍵環節，如果供應鏈存在隱患，將影響技術的穩定性和可持續性。

四、企業與安全廠商的應對策略

基于上述風險，結合專家經驗與技術實踐，以及中國自主可控的發展戰略，提出以下關鍵措施。

（一）強化模型安全機制

安全對齊訓練（RLHF）的深化

采用紅隊數據集優化模型對有害內容的過濾能力。通過安全對齊訓練，可以有效減少模型生成有害內容的概率，提高模型的安全性和可靠性。在 AI 大模型的訓練過程中，安全對齊訓練是一個重要環節，通過引入紅隊數據集，可以模擬各種惡意攻擊場景，增強模型對有害內容的識別和過濾能力。

動態內容過濾系統的構建

部署情境感知防護，結合語義分析與意圖識別攔截惡意輸入。動態內容過濾系統可以實時監控模型輸出，確保其符合安全標準。在 AI 大模型的應用場景中，動態內容過濾系統是一個重要的安全防護手段，通過對模型輸出的內容進行實時分析和過濾，可以有效防止有害內容的傳播。

（二）技術加固與合規適配

零信任架構與加密技術的應用

對核心數據庫實施分域部署與權限最小化。零信任架構可以有效減少數據泄露的風險，加密技術可以保護數據的機密性和完整性。在 AI 大模型的數據存儲和管理中，零信任架構和加密技術是重要的安全措施，通過分域部署和權限最小化，可以限制數據的訪問和使用，防止數據泄露。

合規性改造的推進

通過針對模型的風險評估和第三方審計驗證各國和地區有關AI 法案的合規性。合規性改造可以確保企業在國際市場的合規性，降低法律風險。在 AI 大模型的應用中，合規性是一個重要問題，通過針對模型的風險評估和第三方審計，可以對模型的風險進行全面評估和管理，確保其符合相關法律法規的要求。

（三）生態合作與技術創新

安全廠商協同的深化

針對安全廠商的產品與服務，將AI能力整合至威脅檢測系統。安全廠商協同可以提升整體安全防護能力，形成優勢互補。在 AI 大模型的應用中，安全廠商協同是一個重要的合作模式，通過將 AI 能力整合至威脅檢測系統，可以提高安全防護的智能化水平，增強對網絡安全威脅的應對能力。

開源生態治理的加強

通過開發者社區共建安全標準，例如建立漏洞賞金計劃。開源生態治理可以有效減少開源生態中的安全風險，促進開源社區的健康發展。在 AI 大模型的開源生態中，通過建立漏洞賞金計劃等激勵機制，可以鼓勵開發者積極參與安全漏洞的發現和修復，提高開源生態的安全性。

（四）應急響應與人員培訓

分級響應機制的完善

針對攻擊升級場景制定自動化遏制策略。分級響應機制可以快速響應復雜攻擊，減少損失。在 AI 大模型的應用中，應急響應是一個重要環節，通過完善分級響應機制，可以提高對網絡安全事件的應對能力，降低事件的影響和損失。

安全意識培養的強化

開展數據倫理與模型濫用識別培訓。安全意識培養可以提升員工的安全意識，減少人為失誤。在 AI 大模型的應用中，員工的安全意識和技能是關鍵因素，通過開展數據倫理和模型濫用識別培訓，可以提高員工對網絡安全威脅的認識和防范能力。

（五）國際合作與標準共建

跨境數據治理框架的推動

推動國際數據主權協議，減少法律沖突。跨境數據治理框架可以提升企業在國際市場的合規性，降低法律風險。在 AI 大模型的全球化應用中，跨境數據治理是一個重要問題，通過推動國際數據主權協議，可以協調不同國家和地區的法律法規要求，減少法律沖突。

技術開源與透明化的推進

通過開放部分代碼與安全白皮書增強市場信任。技術開源與透明化可以提升用戶信任度，促進技術的廣泛應用。在 AI 大模型的發展中，技術開源與透明化是一個重要趨勢，通過開放部分代碼和安全白皮書，可以讓用戶更好地了解技術的原理和安全性，增強對技術的信任。

五、結論

DeepSeek 的崛起既是 AI 技術創新的里程碑，也是網絡安全風險的集中體現。其核心優勢（低成本、高性能）與安全缺陷（安全漏洞、合規短板）并存，要求企業與安全廠商采取“技術+管理+生態”的綜合策略。從技術層面來看，優先部署動態防護與零信任架構，減少模型濫用風險；從管理層面來看，建立跨部門應急機制，強化合規審計；從生態層面來看，通過廠商合作與開源治理構建安全生態。

此次事件警示行業：AI安全需嵌入技術研發全生命周期，唯有系統性思維方能平衡創新與風險。未來，DeepSeek 若能在安全對齊、國際合作與透明治理上取得突破，可進一步提升其技術價值，成為 AI 安全領域的標桿。在中國自主可控的發展戰略下，DeepSeek 有望通過技術創新和生態合作，推動 AI 技術在網絡安全領域的健康發展，為全球網絡安全事業做出貢獻。

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